論文の概要: Non-imaging real-time detection and tracking of fast-moving objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06009v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 01:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-16 13:02:01.293351
• Title: Non-imaging real-time detection and tracking of fast-moving objects
• Title（参考訳）: 高速移動物体の非イメージングリアルタイム検出と追跡
• Authors: Fengming Zhou, Xuelei Shi, Jie Chen, Tianhang Tang and Yiguang Liu
• Abstract要約: 高速移動物体検出と追跡をリアルタイムかつ長期にわたって実現するため,非撮像方式を提案する。 提案手法は1秒あたり105フレームの時間分解能を1.28%のサンプリングレートで達成できることを実験的に実証した。 この戦略は、各フレーム毎に1MB以上のデータを取得し、オブジェクトをリアルタイムに高速に移動させ、長期的な検出と追跡を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.953550846380107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time detection and tracking of fast-moving objects have achieved great success in various fields. However, many existing methods, especially low-cost ones, are difficult to achieve real-time and long-term object detection and tracking. Here, a non-imaging strategy is proposed, including two stages, to realize fast-moving object detection and tracking in real-time and for the long term: 1) a contour-moments-based method is proposed to optimize the Hadamard pattern sequence. And then reconstructing projection curves of the object based on single-pixel imaging technology. The projection curve, which including the object location information, is reconstructed directly with the measurements collected by a single-pixel detector; 2) The fastest changing position in the projection curve can be obtained by solving first-order gradients. A gradient differential is used in two first-order gradients to calculate a differential curve with the sudden change positions. Finally, we can obtain the boundary information of the fast-moving object. We experimentally demonstrate that our approach can achieve a temporal resolution of 105 frames per second at a 1.28% sampling rate by using a 22,000 Hz digital micro-mirror device. The detection and tracking algorithm of the proposed strategy is computationally efficient. Compared with the state-of-the-art methods, our approach can make the sampling rate lower. Additionally, the strategy acquires not more than 1MB of data for each frame, which is capable of fast-moving object real-time and long-term detection and tracking.
• Abstract（参考訳）: 高速移動物体のリアルタイム検出と追跡は様々な分野で大きな成功を収めている。 しかし,多くの既存手法,特に低コスト手法は,リアルタイム・長期オブジェクト検出・追跡が困難である。 ここでは, 高速移動物体検出と追跡をリアルタイムに実現するための2段階を含む非画像化戦略と, 1) アダマールパターン列を最適化するための輪郭モーメントに基づく手法を提案する。 そして、単画素イメージング技術に基づいて物体の投影曲線を再構成する。 被写体位置情報を含む投影曲線は、単画素検出器によって収集された測定値により直接再構成される; 2) 投影曲線における最も速い変化位置は、一階の勾配を解いて得られる。 勾配微分は、突然の変化位置を持つ微分曲線を計算するために、2つの一階勾配で用いられる。 最後に、高速移動対象の境界情報を得ることができる。 22,000Hzのデジタルマイクロミラーデバイスを用いて, サンプリングレート1.28%で毎秒105フレームの時間分解能が得られることを示す。 提案手法の検出と追跡アルゴリズムは計算効率が高い。 最先端手法と比較して,本手法はサンプリング率を低くすることができる。 さらに、この戦略は各フレーム毎に1MB以上のデータを取得し、オブジェクトをリアルタイムに高速に移動させ、長期的な検出と追跡を行うことができる。

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